消息过滤
RocketMQ分布式消息队列的消息过滤方式有别于其它MQ中间件，是在Consumer端订阅消息时再做消息过滤的。
RocketMQ这么做是还是在于其Producer端写入消息和Consomer端订阅消息采用分离存储的机制来实现的，Consumer端订阅消息是需要通过ConsumeQueue这个消息消费的逻辑队列拿到一个索引，然后再从CommitLog里面读取真正的消息实体内容，所以说到底也是还绕不开其存储结构。
其ConsumeQueue的存储结构如下，可以看到其中有8个字节存储的Message Tag的哈希值，基于Tag的消息过滤正式基于这个字段值的。
主要支持如下2种的过滤方式
(1) Tag过滤方式：
Consumer端在订阅消息时除了指定Topic还可以指定TAG，如果一个消息有多个TAG，可以用||分隔。
其中，Consumer端会将这个订阅请求构建成一个 SubscriptionData，发送一个Pull消息的请求给Broker端。Broker端从RocketMQ的文件存储层—Store读取数据之前，会用这些数据先构建一个MessageFilter，然后传给Store。
Store从 ConsumeQueue读取到一条记录后，会用它记录的消息tag hash值去做过滤，由于在服务端只是根据hashcode进行判断，无法精确对tag原始字符串进行过滤，故在消息消费端拉取到消息后，还需要对消息的原始tag字符串进行比对，如果不同，则丢弃该消息，不进行消息消费。
(2) SQL92的过滤方式：
这种方式的大致做法和上面的Tag过滤方式一样，只是在Store层的具体过滤过程不太一样，真正的 SQL expression 的构建和执行由rocketmq-filter模块负责的。
每次过滤都去执行SQL表达式会影响效率，所以RocketMQ使用了BloomFilter避免了每次都去执行。SQL92的表达式上下文为消息的属性。
消息查询
RocketMQ支持按照下面两种维度（“按照Message Id查询消息”、“按照Message Key查询消息”）进行消息查询。
按照MessageId查询消息
RocketMQ中的MessageId的长度总共有16字节，其中包含了消息存储主机地址（IP地址和端口），消息Commit Log offset。
“按照MessageId查询消息”在RocketMQ中具体做法是：Client端从MessageId中解析出Broker的地址（IP地址和端口）和Commit Log的偏移地址后封装成一个RPC请求后通过Remoting通信层发送（业务请求码：VIEW_MESSAGE_BY_ID）。
Broker端走的是QueryMessageProcessor，读取消息的过程用其中的 commitLog offset 和 size 去 commitLog 中找到真正的记录并解析成一个完整的消息返回。
按照Message Key查询消息
“按照Message Key查询消息”，主要是基于RocketMQ的IndexFile索引文件来实现的。RocketMQ的索引文件逻辑结构，类似JDK中HashMap的实现。
索引文件的具体结构如下：
IndexFile索引文件为用户提供通过“按照Message Key查询消息”的消息索引查询服务，IndexFile文件的存储位置是：$HOME\store\index\${fileName}，文件名fileName是以创建时的时间戳命名的，文件大小是固定的，等于40+500W\*4+2000W\*20= 420000040个字节大小。
如果消息的properties中设置了UNIQ_KEY这个属性，就用 topic + “#” + UNIQ_KEY的value作为 key 来做写入操作。
如果消息设置了KEYS属性（多个KEY以空格分隔），也会用 topic + “#” + KEY 来做索引。
其中的索引数据包含了Key Hash/CommitLog Offset/Timestamp/NextIndex offset 这四个字段，一共20 Byte。
NextIndex offset 即前面读出来的 slotValue，如果有 hash冲突，就可以用这个字段将所有冲突的索引用链表的方式串起来了。
Timestamp记录的是消息storeTimestamp之间的差，并不是一个绝对的时间。整个Index File的结构如图，40 Byte 的Header用于保存一些总的统计信息，4\*500W的 Slot Table并不保存真正的索引数据，而是保存每个槽位对应的单向链表的头。
20\*2000W 是真正的索引数据，即一个 Index File 可以保存 2000W个索引。
“按照Message Key查询消息”的方式，RocketMQ的具体做法是，主要通过Broker端的QueryMessageProcessor业务处理器来查询，读取消息的过程就是用topic和key找到IndexFile索引文件中的一条记录，根据其中的commitLog offset从CommitLog文件中读取消息的实体内容。
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持编程网。
